Perawatan Mesin dengan Metode Machine Learning

(Sumber: dw.com)

Machine learning merupakan mesin yang dirancang agar bisa beroperasi tanpa campur tangan manusia. Teknologi ini merupakan hasil penerapan berbagai cabang ilmu statistika, matematika dan data mining. Mesin ini mempunyai kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data tersebut sehingga bisa membuat sebuah prediksi atau keputusan. Tingkat akurasi dari machine learning berbanding lurus dengan jumlah dari data yang diambil.

Penerapan model machine learning dalam sektor manufaktur dapat berupa predictive maintenance pada perawatan mesin-mesin pabrik. Machine learning mengumpulkan data yang akan digunakan sebagai parameter, seperti suhu, getaran, kelembapan, dan lain-lain. Data tersebut akan diolah dan dipakai untuk membuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan letak kerusakan dan tingkat urgensi. Dengan demikian, sistem ini harus dipantau secara berkala walaupun memberikan prediksi yang akurat.

Implementasi machine learning dalam perawatan mesin ini membuat pemantauan mesin secara otomatis. Potensi kerusakan pada mesin juga dapat terdeteksi lebih awal sehingga dapat mengambil tindakan preventif sebelum terjadi kerusakan yang lebih besar. Hal ini dapat mengurangi downtime dan menghemat biaya perbaikan mendesak atau penggantian mesin. 

Penggunaan machine learning dalam dunia industri sudah menjadi hal yang biasa di tengah era Industri 4.0. Penggunaan teknologi ini memungkinkan pabrik untuk mengoptimalkan proses produksi, meningkatkan kualitas produk, dan mengurangi biaya perawatan. Dengan memanfaatkan potensi machine learning secara bijaksana, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dan daya saing mereka di pasar yang kompetitif.

Sumber:

1. Viryawan, R., Suroso, A. I., & Hasbullah, R. (2021, September). Integrasi dan Pengembangan Sistem Machine Learning pada Kegiatan Maintenance Unit BGMF PT. FI. Jurnal Aplikasi Bisnis Dan Manajemen, 7(3), 787. doi:https://doi.org/10.17358/jabm.7.3.787